Experimental data reduction using the statistical computing for analysis of the battery interconnection tubes circuit of an electric vehicle

Abstract

The present work proposes the development of a data reduction methodology using descriptive and bivariate statistics for the battery interconnection ducts in the thermal management system of an electric bus operating in high-temperature environments. However, these vehicles are designed at European headquarters and may not be well-suited to the distinctive Brazilian and Latin America climate conditions. Therefore, data verification and validation are essential for operations in higher temperatures and solar radiation, which pose performance risks. The R language was used to analyze the extensive experimental data from road tests and to identify battery life-influencing parameters through Pearson’s and Spearman’s correlation. Preliminary estimates indicate that the presence of an insulator around the tubes, although it minimizes heat exchange through convection, can influence the heating of the coolant temperature due to solar radiation. In addition, the analysis of fluid dynamics and heat transfer data established boundary conditions for Computational Fluid Dynamics (CFD) simulations. Finally, this strategy’s coherence enables the development of virtualization tools on increasingly challenging problems, replication in similar applications, and reduces testing costs, mitigating environmental impact.

O presente trabalho propõe o desenvolvimento de metodologia de redução de dados utilizando estatística descritiva e bivariada para os dutos de interconexão das baterias no sistema de gerenciamento térmico de um ônibus elétrico operando em ambiente de alta temperatura. No entanto, esses veículos são projetados em matrizes europeias e podem não estar adequados as condições climáticas distintas do Brasil e América Latina. Assim, verificação e validação dos dados são essenciais para operações em altas temperaturas e radiação solar, as quais colocam o desempenho em risco. A linguagem R foi usada para analisar os extensos dados experimentais obtidos de testes em estrada e identificar parâmetros que influenciam a vida da bateria através das correlações de Pearson e Spearman. Estimativas iniciais indicam que a presença de um isolante ao redor dos tubos, embora minimiza a perda de calor por convecção, pode influenciar no aquecimento da temperatura do fluido refrigerante devido a radiação solar. Além disso, as análises dos dados da dinâmica do fluido e transferência de calor estabeleceu condições de contorno para simulação de Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD). Por fim, a coerência desta estratégia permite o desenvolvimento de ferramentas de virtualização em problemas cada vez mais desafiadores, replicação em aplicações semelhantes e reduz os custos de testes, mitigando o impacto ambiental.